Tekoäly ei ole pelkästään tulevaisuuden teknologia vaan se on arjessamme läsnä monin tavoin jo nyt. Älypuhelinten ja tietokoneiden virtuaaliset avustajat, konenäkö, kuvia analysoivat ohjelmat, haku- ja käännöskoneet sekä puheen- ja kasvojentunnistusjärjestelmät ovat tekoälypohjaisia ohjelmistoja.
Tekoälyä käytetään jopa koronavirusta vastaan lentokenttien lämpökameroissa. Sosiaalisessa mediassa tekoäly voi auttaa tunnistamaan valeuutiset ja disinformaation. Robotit, droonit, itseohjautuvat autot ja verkkoon yhdistetyt imurit, jääkaapit ja älykellot – kaikki nämä hyödyntävät keräämäänsä tietoa ja tekoälyä.
Data on yrityksille merkittävää pääomaa
Yrityksille monipuolinen, riittävä ja relevantti data on jo sinällään rahanarvoista ja sen hyötykäyttö on liiketoiminnallisesti järkevää. Tekoäly tarjoaa menetelmiä ja sovelluksia, joiden avulla voidaan ennustaa tai päätellä asioita. Tämä edellyttää sopivassa muodossa olevaa dataa tai datan tuottamista sopivaan muotoon.
Tekoälyratkaisukin on sitä parempi, mitä laadukkaampaa dataa on käytetty.
Tekoälyprojektit tarvitsevat uutta osaamista ja uusia teknologioita
Kehitystyötä tuotteistetaan yhä enemmän ja näin syntyy uusia, tekoälyyn liittyviä työtehtäviä teollisuuteen. Voidakseen aidosti kehittyä tekoälyn hyödyntäjinä yritysten pitäisi kohdentaa kehitystyöhön resursseja. AI-lähettiläs-hankkeessa mukana olevat yritykset ovat niin tehneet nimeämällä oman tekoälylähettiläänsä.
SILO AI on kuudessa maassa toimiva, Pohjoismaiden suurin yksityinen tekoälylaboratorio. Yrityksen palveluksessa on yli 200 tekoälyasiantuntijaa. He rakentavat tekoälypohjaisia ratkaisuja ja tuotteita Teollisuus 4.0:n ja verkottuneiden laitteiden ja kaupunkien moninaisiin tarpeisiin.
Yrityksen tekoälyasiantuntijat Mika Aho ja Mikko Kursula olivat mukana AI-lähettiläs-hankkeen työpajassa. He kertoivat siitä, miten AI-projekti eroaa perinteisestä ICT-projektista ja mitkä ovat AI-projektin vaiheet.
Milloin tekoälyä kannattaa hyödyntää?
− Yrityksellä pitää olla tunnistettu liiketoiminnallinen tarve tai selkeä ongelma, johon halutaan tekoälypohjainen ratkaisu. Ongelman pitää olla tunnistettavissa ja rajattavissa. Kyseessä voi olla vaikkapa ennuste tai optimointi. Terve järki ja kunnianhimon taso kannattaa pitää mukana: yksinkertainen ennustemalli vaatii vähemmän työtä kuin suomen kieltä puhuva asiakaspalvelu-chatbot, Aho muistuttaa.
On hyvä määrittää, mitä tehtäviä tekoäly voisi tehdä, miten käyttäjä käyttää sitä ja miltä tekoälyn käyttäminen näyttää teknisistä ja liiketoiminnallisista näkökulmista.
− Resurssit, riskit ja hyödyt kustannuksiin nähden kannattaa tarkasti analysoida, Kursula painottaa.
Jotta tekoäly voidaan valjastaa yrityksissä hyötykäyttöön, datan tulee olla riittävän monipuolista ja sen pitää sisältää relevanttia tietoa. Dataa pitää olla myös riittävästi tai sitä pitää voida kerätä systemaattisesti.
− Monenlaisia algoritmeja, parametrejä ja mallinnustekniikoita pitää kokeilla, jotta löytyy sovellus, jolla ongelma ratkaistaan parhaiten. Sitäkin pitää arvioida ja opettaa koko ajan lisää, toteaa Aho.
Tekoäly pystyy tekemään yhtä asiaa kerrallaan.
− Tekoälyyn pohjautuva shakki ei osaa ennustaa hintoja, jollei sitä ole opetettu tekemään niin. Ja jos se opetetaan ennustamaan hintoja, se ei osaa sen jälkeen enää pelata shakkia, Kursula tähdentää.
Tule mukaan AI-lähettiläs-hankkeeseen!
Tampereen ammattikorkeakoulun ja Turun yliopiston AI-lähettiläs-hanke tukee pk-yritysten avainhenkilöiden kehittymistä tekoälyn ja data-analytiikan osaajiksi. Osallistuvat yritykset voivat samalla tehostaa ja vakiinnuttaa dataosaamistaan sekä tehdä yhteistyötä relevanttien tekoälytoimijoiden kanssa.
Maksuttomassa hankkeessa on mukana jo lähes parikymmentä yritystä. Tekoäly voisi edistää teidänkin yrityksenne liiketoimintaa sekä sujuvoittaa nykyisiä prosesseja. Tee kannattava siirto ja tule mukaan!
Lisätiedot:
Projektipäällikkö (Pirkanmaa)
Kari Naakka
kari.naakka@tuni.fi, 040 7294 269
Projektipäällikkö (Varsinais-Suomi)
Antti Tuomisto
antti.tuomisto@utu.fi, 040 737 1533
Kuva: SILO AI
Teksti: Hanna Ylli